Everything Claude Code

3天前发布 9 00

Everything Claude Code是来自 Anthropic 黑客马拉松冠军的完整 Claude Code 配置集合。包含生产就绪的智能体、技能、钩子、命令、规则和 MCP 配置,经过 10 多个月的密集型日常使用和真实产品构建演变而来。

所在地:
美国
收录时间:
2026-01-22
Everything Claude CodeEverything Claude Code

如果你已经在使用 Claude Code,你可能已经意识到:它的潜力远不止于“回答问题”或“写一段代码”。真正高效的工作流,依赖于精心设计的配置体系——包括智能体(agents)、技能(skills)、规则(rules)、命令(commands)和钩子(hooks)。

Everything Claude Code

而 Everything Claude Code 正是这样一套经过实战验证的完整配置集合。它由一位 Anthropic 黑客马拉松冠军开发,在过去 10 多个月中,被用于多个真实产品的构建,现已完全开源。

这不是玩具,而是生产就绪的工程基础设施

为什么需要这套配置?

Claude Code 本身提供了一个强大的交互框架,但默认配置偏向通用场景。在复杂项目中,开发者常面临:

  • 上下文窗口管理混乱
  • 重复编写相似提示
  • 缺乏一致的编码规范
  • 安全与测试流程未自动化
  • 子任务无法有效委派给 AI

Everything Claude Code 通过结构化配置,系统性地解决这些问题。

配置体系概览

整个仓库按功能模块组织,清晰对应 Claude Code 的扩展机制:

everything-claude-code/
├── agents/          # 专业化子智能体(如 planner、security-reviewer)
├── skills/          # 领域知识与工作流(如 TDD、前端模式)
├── commands/        # 自定义斜杠命令(如 /tdd、/code-review)
├── rules/           # 强制执行的准则(安全、风格、测试覆盖率)
├── hooks/           # 生命周期钩子(自动触发行为)
├── mcp-configs/     # 外部服务集成(GitHub、Vercel、Supabase 等)
└── guides/          # 详细使用指南(必读!)

核心组件说明

组件作用示例
Agents执行特定子任务的“专家”planner.md 负责功能拆解,security-reviewer.md 扫描漏洞
Skills封装领域知识和最佳实践backend-patterns.md 定义 API 设计规范
Commands快速触发工作流/e2e 自动生成 Playwright 测试
Rules不可绕过的约束“所有 PR 必须包含 80% 测试覆盖率”
Hooks自动化上下文管理在工具调用前后注入日志或验证
MCP连接外部工具链直接调用 GitHub API 创建 Issue

如何快速上手?

第一步:克隆并复制配置

git clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git

# 复制到 Claude 的用户配置目录
cp everything-claude-code/agents/*.md ~/.claude/agents/
cp everything-claude-code/rules/*.md ~/.claude/rules/
cp everything-claude-code/commands/*.md ~/.claude/commands/
cp -r everything-claude-code/skills/* ~/.claude/skills/

第二步:配置钩子与 MCP

  • 将 hooks/hooks.json 合并到 ~/.claude/settings.json
  • 从 mcp-configs/mcp-servers.json 选择所需服务(如 GitHub、Railway),填入你的 API 密钥(替换 YOUR_*_HERE

⚠️ 重要提醒:务必先阅读官方指南。这些配置的设计理念和使用上下文,决定了它们能否真正发挥作用。

必读指南

  • 速记指南:快速理解每类配置的作用与结构
  • 详细指南:深入讲解高级技术,包括:
    • 令牌优化:模型选择、提示精简、后台进程控制
    • 记忆持久化:跨会话自动保存/加载上下文
    • 持续学习:从历史会话中提取可复用模式
    • 验证循环:使用 pass@k、评分器等评估 AI 输出质量
    • 并行化策略:何时启动多个实例、如何管理 Git 工作树
    • 子智能体编排:避免上下文污染的委派模式

实战价值:不只是“配置”,而是工作流

这套配置的核心价值在于将工程规范内化为 AI 的行为准则。例如:

  • 当你输入 /code-review,AI 不仅会检查语法,还会依据 security.md 和 testing.md 规则判断是否存在漏洞或测试缺失。
  • 使用 /tdd 时,tdd-guide.md 智能体会强制先生成测试,再实现逻辑,确保符合测试驱动开发流程。
  • 所有提交都会自动遵循 git-workflow.md 中定义的 commit 格式和 PR 模板。

这种“配置即策略”的方式,让 AI 从“助手”升级为“团队成员”。

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